TEDGlobal 2010
Tan Le: A headset that reads your brainwaves
تان لي: سماعات رأس تقرأ موجات الدماغ
Filmed:
Readability: 5
2,732,929 views
تان لي تعرض جهاز كمبيوتر جديد يقرأ موجات الدماغ ويجعل من الممكن تحريك الاشياء الرقمية وحتى الفيزيائية وهي تعرض هذا الجهاز وتتحدث عن الامال الكبيرة التي يمكن الوصول إليها عبره
Tan Le - Entrepreneur
Tan Le is the founder & CEO of Emotiv, a bioinformatics company that's working on identifying biomarkers for mental and other neurological conditions using electroencephalography (EEG). Full bio
Tan Le is the founder & CEO of Emotiv, a bioinformatics company that's working on identifying biomarkers for mental and other neurological conditions using electroencephalography (EEG). Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
Up until now, our communication with machines
0
1000
2000
حتى يومنا هذا .. فإن وسائل الاتصال
00:18
has always been limited
1
3000
2000
كانت محدودة
00:20
to conscious and direct forms.
2
5000
2000
بتواصلها مع وعينا بأشكاله المختفلة
00:22
Whether it's something simple
3
7000
2000
سواء كان الامر بسيطاً ..
00:24
like turning on the lights with a switch,
4
9000
2000
مثل انارة الغرف
00:26
or even as complex as programming robotics,
5
11000
3000
او كان معقداً مثل برمجة و تحريك الرجال الآلييين
00:29
we have always had to give a command to a machine,
6
14000
3000
وقد كان يتوجب علينا دوما ان نعطي الامر للآلات
00:32
or even a series of commands,
7
17000
2000
واحيانا عدة .. سلسلة من الاوامر
00:34
in order for it to do something for us.
8
19000
3000
لكي نحصل على ما نريد منها
00:37
Communication between people, on the other hand,
9
22000
2000
بينما التواصل بين البشر
00:39
is far more complex and a lot more interesting
10
24000
3000
فهو اكثر تعقيداً .. واكثر اثارة للاهتمام
00:42
because we take into account
11
27000
2000
لان بتواصلنا ذاك
00:44
so much more than what is explicitly expressed.
12
29000
3000
نستخدم اكثر من التعابير المباشرة
00:47
We observe facial expressions, body language,
13
32000
3000
فنحن نستخدم التعابير الوجهية .. ولغة الجسد
00:50
and we can intuit feelings and emotions
14
35000
2000
واحيانا كثيرة .. الحدس والمشاعر الداخلية
00:52
from our dialogue with one another.
15
37000
3000
التي تنشأ في الاحاديث بين الاطراف
00:55
This actually forms a large part
16
40000
2000
تلعب دورا هاما جدا في
00:57
of our decision-making process.
17
42000
2000
ايصال الفكرة .. او اتخاذ القرار
00:59
Our vision is to introduce
18
44000
2000
ان رؤيتنا - نحن كشركة - هي ان نقدم
01:01
this whole new realm of human interaction
19
46000
3000
مستوى جديد من التواصل البشري ..
01:04
into human-computer interaction
20
49000
2000
التواصل البشري مع الكمبيوتر
01:06
so that computers can understand
21
51000
2000
بحيث يمكن لجهاز الكمبيوتر ان يفهم
01:08
not only what you direct it to do,
22
53000
2000
ما نريد .. وان يتجاوب
01:10
but it can also respond
23
55000
2000
ايضاً تبعا لذلك .. وحتى
01:12
to your facial expressions
24
57000
2000
تبعا لتعابير الوجه
01:14
and emotional experiences.
25
59000
2000
والمشاعر .. والافكار
01:16
And what better way to do this
26
61000
2000
وافضل طريقة للقيام بهذا
01:18
than by interpreting the signals
27
63000
2000
هي قراءة الاشارات
01:20
naturally produced by our brain,
28
65000
2000
التي يولدها الدماغ
01:22
our center for control and experience.
29
67000
3000
مركز تحكمنا .. ومركز خبراتنا
01:25
Well, it sounds like a pretty good idea,
30
70000
2000
حسناً .. يبدو الامر رائعاً اليس كذكلك !
01:27
but this task, as Bruno mentioned,
31
72000
2000
ولكن هذه المهمة وكما تحدث زميلي من قبل " برونو "
01:29
isn't an easy one for two main reasons:
32
74000
3000
هي مهمة صعبة للغاية لسببين
01:32
First, the detection algorithms.
33
77000
3000
الاول انه يجب قراءة الخوارزميات
01:35
Our brain is made up of
34
80000
2000
التي يتشكل منها دماغنا والتي هي مكونة
01:37
billions of active neurons,
35
82000
2000
من مليارات الخلايا العصبية
01:39
around 170,000 km
36
84000
3000
والتي يبلغ طولها ما يقارب 170000 كيلومترا
01:42
of combined axon length.
37
87000
2000
في حال تم رصفها
01:44
When these neurons interact,
38
89000
2000
وهذه الخلايا العصبية عندما تحفز
01:46
the chemical reaction emits an electrical impulse,
39
91000
2000
التفاعل الكيميائي الناقل للسيالات العصبية .. فانها تنتج ومضات كهربائية
01:48
which can be measured.
40
93000
2000
وتلك يمكن قياسها
01:50
The majority of our functional brain
41
95000
3000
ان معظم الوظائف التي يقوم بها الدماغ
01:53
is distributed over
42
98000
2000
تكون مبعثرة
01:55
the outer surface layer of the brain,
43
100000
2000
على القشرة الخارجية له
01:57
and to increase the area that's available for mental capacity,
44
102000
3000
بسبب انها اكثر اتساعا .. لكي تضمن مساحة اكبر للوظائف الدماغية
02:00
the brain surface is highly folded.
45
105000
3000
لذا فسطح الدماغ مليئ بتلك الومضات الكهربائية - معوم بها -
02:03
Now this cortical folding
46
108000
2000
وهذا التعويم
02:05
presents a significant challenge
47
110000
2000
يصنع تحدياً هاما لنا
02:07
for interpreting surface electrical impulses.
48
112000
3000
أمام رغبتنا باعتراض الومضات الكهربائية
02:10
Each individual's cortex
49
115000
2000
فدماغ كل فرد منا
02:12
is folded differently,
50
117000
2000
تكون فيه الومضات الكهربائية منتشرة بصورة مختلفة عن الآخر
02:14
very much like a fingerprint.
51
119000
2000
اي ان الامر يشبه البصمة .. بصمة الابهام
02:16
So even though a signal
52
121000
2000
وحتى الاشارة
02:18
may come from the same functional part of the brain,
53
123000
3000
التي تأتي من مركز متخصص بوظيفة ما في الدماغ
02:21
by the time the structure has been folded,
54
126000
2000
يمكن ان يكون موقعها الفيزيائي
02:23
its physical location
55
128000
2000
اثناء تعويم الدماغ ..
02:25
is very different between individuals,
56
130000
2000
مختلف من شخص إلى آخر
02:27
even identical twins.
57
132000
3000
حتى بين التوائم المتشابهة
02:30
There is no longer any consistency
58
135000
2000
فلا يوجد ما يسمى خط مرجعي لهكذا امور ..
02:32
in the surface signals.
59
137000
2000
عندما يتعلق الامر بالاشارات الدماغية
02:34
Our breakthrough was to create an algorithm
60
139000
2000
وكان تحدينا .. ان نصنع خوارزمية ما
02:36
that unfolds the cortex,
61
141000
2000
تستطيع فك شيفرة قشرة الدماغ
02:38
so that we can map the signals
62
143000
2000
لكي نستطيع ان نرسم خريطة " كهربائية " عامة لتلك الاشارات
02:40
closer to its source,
63
145000
2000
وتكون فيها مركز انطلاق تلك الاشارات واضحة
02:42
and therefore making it capable of working across a mass population.
64
147000
3000
لكي نستيطع ان نستخدمها على نطاق واسع من البشر
02:46
The second challenge
65
151000
2000
اما التحدي الثاني
02:48
is the actual device for observing brainwaves.
66
153000
3000
فهو الجهاز الذي سوف يراقب تلك الموجات الدماغية
02:51
EEG measurements typically involve
67
156000
2000
ان التخطيط الدماغي الطبيعي يتطلب
02:53
a hairnet with an array of sensors,
68
158000
3000
قبعة تحوي صفوفا من المجسات الكهربائية
02:56
like the one that you can see here in the photo.
69
161000
3000
كما هذه التي يمكن رؤيتها في الصورة
02:59
A technician will put the electrodes
70
164000
2000
فالفاحص .. يمكن ان يضع هذه المجسات الكهربائية
03:01
onto the scalp
71
166000
2000
على الرأس وسوف يستخدم لذلك
03:03
using a conductive gel or paste
72
168000
2000
مثبت أو لا صق خاص
03:05
and usually after a procedure of preparing the scalp
73
170000
3000
وهذا حتما بعد تهيئة الرأس لذلك
03:08
by light abrasion.
74
173000
2000
بواسطة كشط ضوئي
03:10
Now this is quite time consuming
75
175000
2000
وهذا اجراء يتطلب الكثير من الوقت
03:12
and isn't the most comfortable process.
76
177000
2000
وهو اجراء غير مريح
03:14
And on top of that, these systems
77
179000
2000
وفوق كل هذا
03:16
actually cost in the tens of thousands of dollars.
78
181000
3000
تكلف هذه الادوات عشرات الآلاف من الدولارات
03:20
So with that, I'd like to invite onstage
79
185000
3000
والآن .. اريد ان ادعو الى المسرح
03:23
Evan Grant, who is one of last year's speakers,
80
188000
2000
إيفان غرانت .. وهو أحد متحدثي هذا المؤتمر في العام الماضي
03:25
who's kindly agreed
81
190000
2000
والذي وافق .. كرماً منه
03:27
to help me to demonstrate
82
192000
2000
على مساعدتي في عرض
03:29
what we've been able to develop.
83
194000
2000
الجهاز الذي كنا نطوره
03:31
(Applause)
84
196000
6000
(تصفيق)
03:37
So the device that you see
85
202000
2000
هذا الجهاز الذي ترونه هنا
03:39
is a 14-channel, high-fidelity
86
204000
2000
هو عبارة عن جهاز ب 14 قناة عالية الدقة
03:41
EEG acquisition system.
87
206000
2000
تجري تخطيطا دماغيا
03:43
It doesn't require any scalp preparation,
88
208000
3000
وهو لا يتطلب اي اعداد لراس المستخدم
03:46
no conductive gel or paste.
89
211000
2000
او اي مثبتات او لواصق
03:48
It only takes a few minutes to put on
90
213000
3000
ويحتاج بضع دقائق للبدأ لاستخدامه
03:51
and for the signals to settle.
91
216000
2000
والبدء بقراءة الاشارات
03:53
It's also wireless,
92
218000
2000
كما انه لا سلكي
03:55
so it gives you the freedom to move around.
93
220000
3000
مما يعطي للمستخدم حرية الحركة
03:58
And compared to the tens of thousands of dollars
94
223000
3000
اما عن تكلفته فعوضا عن بعضة آلاف من الدولارات لأجهزة
04:01
for a traditional EEG system,
95
226000
3000
التخطيط الكهربائي الاعتيادية
04:04
this headset only costs
96
229000
2000
فسماعة الرأس هذه
04:06
a few hundred dollars.
97
231000
2000
تكلف بضعة مئات من الدولارات فحسب
04:08
Now on to the detection algorithms.
98
233000
3000
والان لنقرأ خوارزمية كشف الدماغ
04:11
So facial expressions --
99
236000
2000
حسنا .. ان تعابير الوجه ..
04:13
as I mentioned before in emotional experiences --
100
238000
2000
كما ذكرت سابقا .. والمشاعر التي نعبر بها
04:15
are actually designed to work out of the box
101
240000
2000
يتم قرائها بجهاز مستقل عن الذي على الراس
04:17
with some sensitivity adjustments
102
242000
2000
ومع بعض التعديلات " الحسية "
04:19
available for personalization.
103
244000
3000
والتي يقام بها لكل مستخدم على حدى
04:22
But with the limited time we have available,
104
247000
2000
وتبعا لان الوقت قصير سوف
04:24
I'd like to show you the cognitive suite,
105
249000
2000
اقوم بعمل تجربة سريعة
04:26
which is the ability for you
106
251000
2000
سوف تريكم امكانية هذا الجهاز وكيف ..
04:28
to basically move virtual objects with your mind.
107
253000
3000
يمكن بواسطته تحريك بعض الاشياء الافتراضية
04:32
Now, Evan is new to this system,
108
257000
2000
الان بما ان " إيفين " يستخدم الجهاز لاول مرة
04:34
so what we have to do first
109
259000
2000
سوف نقوم اول شيء
04:36
is create a new profile for him.
110
261000
2000
بصنع ملف تعريفي له
04:38
He's obviously not Joanne -- so we'll "add user."
111
263000
3000
هو حتما ليس " جوان " .. حسنا سوف اضيف مستخدم جديد
04:41
Evan. Okay.
112
266000
2000
إيفين . هل انت معي ..
04:43
So the first thing we need to do with the cognitive suite
113
268000
3000
ان اول شيء سوف نقوم به بجهاز الإدراك هذا
04:46
is to start with training
114
271000
2000
هو ان نبدأ بالتدريب
04:48
a neutral signal.
115
273000
2000
ان نفهم اشاراته المحايدة
04:50
With neutral, there's nothing in particular
116
275000
2000
وهذا يعني انه لا يتوجب عليه القيام باي شي
04:52
that Evan needs to do.
117
277000
2000
اي لا تفكر بشيء يا " إيفين "
04:54
He just hangs out. He's relaxed.
118
279000
2000
هو الان مرتاح .. ولا يفكر بشيء
04:56
And the idea is to establish a baseline
119
281000
2000
والهدف من هذا الامر هو وضع خط معياري لومضاته الكهربائية
04:58
or normal state for his brain,
120
283000
2000
اي قراءة الوضع الاعتيادي لدماغه
05:00
because every brain is different.
121
285000
2000
لان كل دماغ مختلف عن الاخر
05:02
It takes eight seconds to do this,
122
287000
2000
وهذا سيستغرق 8 ثواني فقط
05:04
and now that that's done,
123
289000
2000
وها قد انتهينا
05:06
we can choose a movement-based action.
124
291000
2000
الان يمكننا ان نستخدم هذا الجهاز لتحريك شيء ما
05:08
So Evan, choose something
125
293000
2000
إيفين اختر شيئاً من القائمة هنا
05:10
that you can visualize clearly in your mind.
126
295000
2000
يمكنك تصوره في دماغك
05:12
Evan Grant: Let's do "pull."
127
297000
2000
إيفين غرانت : لنقم بعملية السحب
05:14
Tan Le: Okay, so let's choose "pull."
128
299000
2000
تان لي : حسنا سوف نختار عملية السحب
05:16
So the idea here now
129
301000
2000
ان الفكرة الان
05:18
is that Evan needs to
130
303000
2000
ان على إيفين تخيل ان المجسم الذي
05:20
imagine the object coming forward
131
305000
2000
امامه يقترب نحوه - يتم سحبه -
05:22
into the screen,
132
307000
2000
الى الشاشة نحو الخارج
05:24
and there's a progress bar that will scroll across the screen
133
309000
3000
وفي هذا الاثناء سوف يقوم الجهاز بقراءة الاشارة .. وسيظهر على الشاشة
05:27
while he's doing that.
134
312000
2000
مؤشر للقيام بذلك اثناء تخيله الامر
05:29
The first time, nothing will happen,
135
314000
2000
اول مرة اثناء القراءة لن يتحرك المجسم
05:31
because the system has no idea how he thinks about "pull."
136
316000
3000
لان الجهاز لا يعي ماذا يعني السحب في دماغ " إيفين "
05:34
But maintain that thought
137
319000
2000
ولكن ومع الاستمرار بالتفكير في الامر
05:36
for the entire duration of the eight seconds.
138
321000
2000
طيلة ال8 ثواني سوف يعي ذلك
05:38
So: one, two, three, go.
139
323000
3000
حسنا .. واحد .. اثنان .. ثلاث .. إبدأ
05:49
Okay.
140
334000
2000
حسنا ..
05:51
So once we accept this,
141
336000
2000
سوف نقبل هذه الومضات التي تم قراءتها ..
05:53
the cube is live.
142
338000
2000
الان المكعب المجسم اصبح ملك ارادتك
05:55
So let's see if Evan
143
340000
2000
لنرى ان كان سيستطيع ايفين
05:57
can actually try and imagine pulling.
144
342000
3000
تخيل سحب المجسم مرة اخرى
06:00
Ah, good job!
145
345000
2000
آه .. عملٌ جيد
06:02
(Applause)
146
347000
3000
(تصفيق)
06:05
That's really amazing.
147
350000
2000
انه امرٌ رائع
06:07
(Applause)
148
352000
4000
(تصفيق )
06:11
So we have a little bit of time available,
149
356000
2000
ومازال لدينا القليل من الوقت هنا
06:13
so I'm going to ask Evan
150
358000
2000
لذا سوف اطلب من إيفين ان
06:15
to do a really difficult task.
151
360000
2000
يقوم بامر ما
06:17
And this one is difficult
152
362000
2000
سوف يكون اكثر صعوبة
06:19
because it's all about being able to visualize something
153
364000
3000
لانه يتطلب من التخيل بصورة اقوى
06:22
that doesn't exist in our physical world.
154
367000
2000
لشيء غير موجود في العالم الحسي
06:24
This is "disappear."
155
369000
2000
وهو امر " الاختفاء "
06:26
So what you want to do -- at least with movement-based actions,
156
371000
2000
بصورة عامة نحن يمكننا بسهولة تخيل ايجاد الاشياء
06:28
we do that all the time, so you can visualize it.
157
373000
3000
ولكن تخيل اختفائها ليس بالامر الهين
06:31
But with "disappear," there's really no analogies --
158
376000
2000
على الاقل على الامور التي يمكننا رؤيتها امامنا
06:33
so Evan, what you want to do here
159
378000
2000
حسنا .. ما اريده منك الان يا إيفين
06:35
is to imagine the cube slowly fading out, okay.
160
380000
3000
هو ان تتخيل ان هذا المكعب يختفي .. حسناً
06:38
Same sort of drill. So: one, two, three, go.
161
383000
3000
نفس التجربة السابقة .. واحد . .اثنان .. ثلاثة
06:50
Okay. Let's try that.
162
395000
3000
حسناً .. لنجرب هذا
06:53
Oh, my goodness. He's just too good.
163
398000
3000
يا إلهي .. انه جيد في هذا جدا
06:57
Let's try that again.
164
402000
2000
لنحاول مرة اخرى
07:04
EG: Losing concentration.
165
409000
2000
إيفين غرانت : انا افقد التركيز
07:06
(Laughter)
166
411000
2000
(ضحك)
07:08
TL: But we can see that it actually works,
167
413000
2000
تان لي : لقد رأينا ان المكعب اختفي قليلاً
07:10
even though you can only hold it
168
415000
2000
لو استطاع ان يحتفظ بتلك الفكرة في راسه
07:12
for a little bit of time.
169
417000
2000
لمدة اطول لكان قد اختفي
07:14
As I said, it's a very difficult process
170
419000
3000
كما قلت لكم ..انه امر صعب جدا
07:17
to imagine this.
171
422000
2000
ان نتخيل الاختفاء
07:19
And the great thing about it is that
172
424000
2000
وافضل شيء في هذا الامر
07:21
we've only given the software one instance
173
426000
2000
ان النظام لم يحتج الا لوقت قصير جدا
07:23
of how he thinks about "disappear."
174
428000
3000
لكي يعي ماذا يعني الاختفاء في دماغ إيفين
07:26
As there is a machine learning algorithm in this --
175
431000
3000
وهذا النظام يقرأ الخوارزمية التي ..
07:29
(Applause)
176
434000
4000
(تصفيق)
07:33
Thank you.
177
438000
2000
شكراً
07:35
Good job. Good job.
178
440000
3000
عمل جيد .. عمل جيد
07:38
(Applause)
179
443000
2000
(تصفيق )
07:40
Thank you, Evan, you're a wonderful, wonderful
180
445000
3000
شكرا إيفين .. لقد كنت رائعاً
07:43
example of the technology.
181
448000
3000
كنت مفيداً جداً لهذه التكنولوجيا
07:46
So, as you can see, before,
182
451000
2000
حسناً .. كما رأيتم
07:48
there is a leveling system built into this software
183
453000
3000
هنالك مقياس للشدة في هذا النظام
07:51
so that as Evan, or any user,
184
456000
2000
يمكن لإيفين . .ولاي مستخدم
07:53
becomes more familiar with the system,
185
458000
2000
ان يصبح محترفا عليه ..
07:55
they can continue to add more and more detections,
186
460000
3000
وان يضيف الكثير من الافكار .. والتصرفات
07:58
so that the system begins to differentiate
187
463000
2000
مما يجعل النظام يبدأ في التفريق بين
08:00
between different distinct thoughts.
188
465000
3000
الافكار المختلفة التي يفكر فيها
08:04
And once you've trained up the detections,
189
469000
2000
وما ان ينتهي من برمجة الافكار
08:06
these thoughts can be assigned or mapped
190
471000
2000
يمكن رسمها بخريطة " كهربائية "
08:08
to any computing platform,
191
473000
2000
ويمكننا ان نبرمجها على قاعدة بيانات على الكمبيوتر
08:10
application or device.
192
475000
2000
ويمكننا وضعها في جهاز او برنامج تطبيقي
08:12
So I'd like to show you a few examples,
193
477000
2000
وسوف اريكم بضعة امثلة عن ذلك
08:14
because there are many possible applications
194
479000
2000
لان بواسطة هذه التقنية يمكننا انجاز الكثير
08:16
for this new interface.
195
481000
2000
سواء الامر بالامور التطبيقية
08:19
In games and virtual worlds, for example,
196
484000
2000
او في الالعاب .. او في العوالم الافتراضية وعلى سبيل المثال
08:21
your facial expressions
197
486000
2000
فان تعابير وجهك
08:23
can naturally and intuitively be used
198
488000
2000
واحاسيسك يمكن استخدامها لتحريك
08:25
to control an avatar or virtual character.
199
490000
3000
المجسمات الرقمية .. او الافتراضية
08:29
Obviously, you can experience the fantasy of magic
200
494000
2000
وبصورة عامة يمكننا ان نعيش عالماً سحريا
08:31
and control the world with your mind.
201
496000
3000
وان نتحكم بكل شيء بواسطة أدمغتنا
08:36
And also, colors, lighting,
202
501000
3000
سواء كان الامر متعلق بالالوان او الاضاءة
08:39
sound and effects
203
504000
2000
او مؤثرات الصوت
08:41
can dynamically respond to your emotional state
204
506000
2000
ويمكن لكل ذلك ان يتجاوب مع حالتك النفسية
08:43
to heighten the experience that you're having, in real time.
205
508000
3000
لكي تشعر وانت تلعب انك في لعبة حقيقية
08:47
And moving on to some applications
206
512000
2000
كما يمكن ايضا وبالنظر الى المميزات الاخرى
08:49
developed by developers and researchers around the world,
207
514000
3000
التي تم تطويرها من قبل المطورون والباحثون حول العالم
08:52
with robots and simple machines, for example --
208
517000
3000
ان نستخدم ذلك في الرجال الآلية .. او الادوات .. او الآلات
08:55
in this case, flying a toy helicopter
209
520000
2000
ففي هذه الحالة يمكن جعل طائرة هيلكوبتر صغيرة تقلع بأمر دماغي
08:57
simply by thinking "lift" with your mind.
210
522000
3000
فقط بالتفكير بوجوب اقلاعها .. فانها تقلع
09:00
The technology can also be applied
211
525000
2000
يمكن ايضا استخدام هذه التكنولوجيا في
09:02
to real world applications --
212
527000
2000
حياتنا الخاصة
09:04
in this example, a smart home.
213
529000
2000
في هذا المثال هنا منزل ذكي
09:06
You know, from the user interface of the control system
214
531000
3000
يمكننا من خلال نظام شخصي للتحكم
09:09
to opening curtains
215
534000
2000
ان نفتح الستائر
09:11
or closing curtains.
216
536000
3000
او نغلقها
09:22
And of course, also to the lighting --
217
547000
3000
ويمكننا ايضا ان ننير الغرفة
09:25
turning them on
218
550000
3000
وان نغير من وضعية الاضاءة فيها
09:28
or off.
219
553000
2000
او ان نطفئ الانوار جميعها
09:30
And finally,
220
555000
2000
والمثال الاخير .. يمكن لهذه التقنية
09:32
to real life-changing applications,
221
557000
2000
ان تغير من حياة الاشخاص بصورة تامة
09:34
such as being able to control an electric wheelchair.
222
559000
3000
اذ يمكن استخدامها على سبيل المثال في الكراسي الكهربائية المتحركة
09:37
In this example,
223
562000
2000
كما ترون في هذا المثال
09:39
facial expressions are mapped to the movement commands.
224
564000
3000
حيث تم قراءة التعابير الوجهية .. وبرمجتمها لكي تصبح اوامر حركية
09:42
Man: Now blink right to go right.
225
567000
3000
صوت : هلا اغلقت عينك اليمنى .. لكي تستدير الى الجهة اليمنى
09:50
Now blink left to turn back left.
226
575000
3000
الان جرب اغلق عينك اليسرى
10:02
Now smile to go straight.
227
587000
3000
الان ابتسم لكي تسير الى الامام
10:08
TL: We really -- Thank you.
228
593000
2000
تان لي : في الحقيقة .. شكراً
10:10
(Applause)
229
595000
5000
(تصفيق )
10:15
We are really only scratching the surface of what is possible today,
230
600000
3000
نحن ما زلنا الان في بدايات ما يمكننا القيام به
10:18
and with the community's input,
231
603000
2000
بواسطة هذه التقنية
10:20
and also with the involvement of developers
232
605000
2000
ويمكننا عبر الاندماج مع المطورين
10:22
and researchers from around the world,
233
607000
3000
والباحثين حول العالم
10:25
we hope that you can help us to shape
234
610000
2000
ان نقدم مساعدة كبيرة للجميع ويمكننا ان نصنع
10:27
where the technology goes from here. Thank you so much.
235
612000
3000
تقنية تنطلق من هنا الى الافق الكبير... شكراً جزيلا لكم !
ABOUT THE SPEAKER
Tan Le - EntrepreneurTan Le is the founder & CEO of Emotiv, a bioinformatics company that's working on identifying biomarkers for mental and other neurological conditions using electroencephalography (EEG).
Why you should listen
Tan Le is the co-founder and president of Emotiv. Before this, she headed a firm that worked on a new form of remote control that uses brainwaves to control digital devices and digital media. It's long been a dream to bypass the mechanical (mouse, keyboard, clicker) and have our digital devices respond directly to what we think. Emotiv's EPOC headset uses 16 sensors to listen to activity across the entire brain. Software "learns" what each user's brain activity looks like when one, for instance, imagines a left turn or a jump.
Le herself has an extraordinary story -- a refugee from Vietnam at age 4, she entered college at 16 and has since become a vital young leader in her home country of Australia.
Tan Le | Speaker | TED.com